[发明专利]一种自适应基波消除方法有效
申请号: | 202010418582.0 | 申请日: | 2020-05-18 |
公开(公告)号: | CN111579988B | 公开(公告)日: | 2022-07-05 |
发明(设计)人: | 高雅;何奇瑞;朱秦岭;李波 | 申请(专利权)人: | 珠海万力达电气自动化有限公司 |
主分类号: | G01R31/34 | 分类号: | G01R31/34 |
代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 卢泽明 |
地址: | 519000 广东省珠海市高*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 自适应 基波 消除 方法 | ||
本发明涉及一种自适应基波消除方法,包括从整体估计和分布估计的自适应和补偿方法,从整体估计的自适应辨识和补偿方法为:在实时采集数据中截取数据量为N的数据,并计算其基波频率拟合曲线,然后通过实时数据和拟合基波数据重构时域波形,并从重构时域波形的频谱分析获取转子故障信息或负载变化信息;从分布估计的自适应和补偿方法为:在实时采集数据中截取数据量为m个fs/50的数据,并计算其基波频率拟合曲线,然后通过实时数据和拟合基波数据,重构区域时域波形,并进行时间序列排序,最后从重构时域波形的频谱分析获取转子故障信息或负载变化信息。这样即可从整体估计和分布估计分析获取转子故障信息或负载变化信息,有效消除基频信息。
技术领域
本发明属于电机故障诊断技术领域,具体涉及一种自适应基波消除方法。
背景技术
随着2015年5月由国务院印发的部署全面推进实施制造强国《中国制造2025》的战略文件的签批,我国对现代工业技术的发展和设备的制造水平提出了越来越高的要求,同时也对工厂生产过程中的智能化水平和生产过程的稳定运行级别提出了更高的要求。而异步电动机占国民生产中70%以上的电机比例,作为生产过程中的最底层执行元件,其是否能够正常运行,极大程度的反映和制约着生产制造过程中是否能够安全、高效、优质和低耗运行。该执行机构的损坏不仅影响电机本身,而且会影响整个生产系统的正常运行,甚至危及人身安全,造成巨大的经济损失和恶劣的社会影响。
对异步电机状态的实时监测和诊断对提高生产运行过程的稳定性、高效性、安全性等提供了保证,降低了维修成本和巡检成本,提高了运行效率,减少了突发事故造成的设备、材料和人员损失。因此异步电动机的故障实时在线诊断对工业生产起着重要的积极作用。
但是,申请人发现:目前对于异步电动机的诊断主要集中在大型的异步电动机,诊断的方式主要采用振动和温度信号,而电流诊断作为一种易融入的、非浸入式的、包含大量信息的、可在线的实时诊断方式,当前已成为社会各界学者和用户研究和关注的热点。同时也由于电流诊断的方式包含信息量大,反应问题多,从而对准备分析故障部位信息带来问题,即同一电流表征信息有可能反应同一电机不同问题,从而使得如何通过获取信息进行综合评估,获得具体故障信息成为了当前研究的热点问题。而电流分析的方法中不可避免的要利用频谱转换的过程,其基于快速傅里叶等转换的分辨率对采集的时间长短有严格的要求,采样时长对频谱转换的分辨率具有一定的制约性。而由于异步电动机的转差较小,尤其是电机处于轻载或空载时,转子断条故障等信息可能掩埋在基波频谱的泄漏现象中,而无法识别和准备辨识。
发明内容
为解决现有技术中存在的上述问题,本发明提供了一种可从整体估计和分布估计分析获取在自适应消除基波波形的过程中转子故障信息或负载变化信息,并在时域对基波信号进行辨识和抵消,有效的消除基频信息的自适应基波消除方法。
为解决上述技术问题,本发明采用如下技术方案:
一种自适应基波消除方法,包括从整体估计的自适应辨识和补偿方法和从分布估计的自适应和补偿方法;其中,
所述从整体估计的自适应辨识和补偿方法为:首先在实时采集数据中截取数据量为N的数据,并根据最小二乘算法,计算其基波频率拟合曲线,然后通过实时数据和拟合基波数据,重构时域波形,最后通过对重构时域波形的频谱分析获取转子故障信息或负载变化信息;
所述从分布估计的自适应和补偿方法为:首先在实时采集数据中截取数据量为m个fs/50的数据,并根据最小二乘算法,计算其基波频率拟合曲线,然后通过实时数据和拟合基波数据,重构区域时域波形,再将区域时域波形进行时间序列排序,最后通过对重构时域波形的频谱分析获取转子故障信息或负载变化信息。
进一步地,所述从整体估计的自适应辨识和补偿方法,具体包括以下步骤:
a1.利用霍尔电流传感器和数据采集卡获取N+M个实时电流数据;
a2.在N+M个实时电流数据上截取N个数据记为Yn;
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